使用OneFlow搭建神经网络

在 识别 MNIST 手写体数字 的例子中，我们通过 flow.layers 和 flow.nn 提供的接口搭建了一个简单的 LeNet 网络。下面，我们将通过LeNet来介绍 OneFlow 中网络搭建的核心元素—算子(Op)和层(Layer)。

LeNet 是一个主要由卷积层、池化层和全连接层组成的神经网络。

搭建神经网络 - 图1

上图中有两类元素，一类是方框代表的运算单元，包括 Op 和 Layer 两类，比如 conv2d 、 dense 、 max_pool2d 等；一类是箭头代表的数据。它对应了以下代码：

  1. def lenet(data, train=False):
  2.     initializer = flow.truncated_normal(0.1)
  3.     conv1 = flow.layers.conv2d(
  4.         data,
  5.         32,
  6.         5,
  7.         padding="SAME",
  8.         activation=flow.nn.relu,
  9.         name="conv1",
  10.         kernel_initializer=initializer,
  11.     )
  12.     pool1 = flow.nn.max_pool2d(
  13.         conv1, ksize=2, strides=2, padding="SAME", name="pool1", data_format="NCHW"
  14.     )
  15.     conv2 = flow.layers.conv2d(
  16.         pool1,
  17.         64,
  18.         5,
  19.         padding="SAME",
  20.         activation=flow.nn.relu,
  21.         name="conv2",
  22.         kernel_initializer=initializer,
  23.     )
  24.     pool2 = flow.nn.max_pool2d(
  25.         conv2, ksize=2, strides=2, padding="SAME", name="pool2", data_format="NCHW"
  26.     )
  27.     reshape = flow.reshape(pool2, [pool2.shape[0], -1])
  28.     hidden = flow.layers.dense(
  29.         reshape,
  30.         512,
  31.         activation=flow.nn.relu,
  32.         kernel_initializer=initializer,
  33.         name="dense1",
  34.     )
  35.     if train:
  36.         hidden = flow.nn.dropout(hidden, rate=0.5, name="dropout")
  37.     return flow.layers.dense(hidden, 10, kernel_initializer=initializer, name="dense2")

作业函数运行时，data 是形状为 100x1×28×28 的数据，data 首先作为 conv2d 的输入参与卷积计算，得到计算结果conv1 ，然后 conv1 作为输入传给 max_pool2d ，以此类推。

Op 和 Layer

算子（Op）是比较常用的一种概念，是 OneFlow 中基本的运算单元，上文代码中的 reshape 和 nn.max_pool2d 就是两种算子。

layers.conv2d 和 layers.dense 不是基本的运算单元，它们是由算子组合成的特定的运算层（Layer）。层的存在使得搭建神经网络更方便，相关接口使用请参考 oneflow.layers API。

通过阅读 oneflow.layers 源码 ，可以学习由基本算子构建运算层的细节。

网络构建过程中的数据块

OneFlow 默认模式是静态图机制，网络的构建和运行过程其实是分开的。因此，在定义网络时，各个变量中 并没有 真实的数据，它们只是数据的占位符。真实数据的计算发生在作业函数的调用过程中。

在构建网络时，我们只是描述了网络中各个节点的性质、形状（如 shape、dtype）与连接关系等，这些节点中没有具体的数值，仅仅只是 数据占位符， OneFlow 可以根据这种数据占位符进行编译推理，得到计算图。

这种数据占位符在 OneFlow 的语境中被称作 Blob ，在 OneFlow 中有对应的基类 BlobDef。

搭建网络时可以打印 Blob 的属性，比如以下代码打印 conv1 的 shape 和 dtype ：

  1. print(conv1.shape, conv1.dtype)

Blob 的运算符重载 BlobDef 中定义了运算符重载，也就是说，BlobDef 对象之间可以进行加减乘除等操作。

例如下面这句代码中的加号：

  1. output = output + fc2_biases

这句代码等价于：

  1. output = flow.broadcast_add(output, fc2_biases)

总结

使用 OneFlow 进行神经网络搭建，需要 OneFlow 提供算子或层作为计算单元。数据占位符 Blob 作为算子和层的输入和输出，运算符重载帮助简化了部分语句。

OneFlow 提供的算子可以参阅 API 文档中的：oneflow.nn、oneflow.math、oneflow.layers 等模块。

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